Rendre la marche assistée robotisée plus naturelle

Rendre la marche assistée robotique plus naturelle

Crédit : AMBER-Lab

Un article publié dans le numéro d’avril 2022 de Lettres IEEE sur la robotique et l’automatisation décrit la méthode de l’équipe AMBER et représente le premier exemple de combinaison de la dynamique zéro hybride (HZD) – un cadre mathématique pour générer une locomotion stable – avec un modèle musculo-squelettique pour contrôler un dispositif d’assistance robotique à la marche.

Le modèle musculo-squelettique est un outil informatique pour mesurer de manière non invasive la relation entre la force musculaire et la force de contact articulaire. HZD est actuellement utilisé pour créer des allures de marche stables pour les robots bipèdes, et le modèle musculaire représente à quel point un muscle s’étire ou se contracte avec une configuration articulaire donnée.

L’équipe démontre son approche sur une jambe prothétique motorisée à piles. La batterie alimente les moteurs qui font tourner les articulations. Le mouvement moteur est dicté par l’algorithme mathématique développé par les chercheurs.

Pour créer cet algorithme mathématique, l’équipe de recherche AMBER a enregistré l’activité musculaire d’une personne marchant avec une prothèse qui suivait le mouvement souhaité généré avec HZD seul. Cela a été fait en utilisant l’électromyographie (EMG), dans laquelle une électrode est placée sur la peau au-dessus d’un muscle spécifique. Ensuite, l’équipe a analysé l’activité EMG d’une personne marchant avec une prothèse qui suivait le mouvement souhaité généré par HZD combiné avec les modèles musculaires. Ce dernier ressemble plus à la façon dont un humain marche sans prothèse.

“Le modèle d’activité musculaire d’un humain marchant sans prothèse est ce dont nous voulons nous rapprocher”, explique Rachel Gehlhar, étudiante diplômée en génie mécanique et civil. L’intégration directe de modèles musculo-squelettiques dans le problème d’optimisation – l’algorithme produisant finalement des démarches pour la prothèse – fournit une base pour générer des démarches qui peuvent sembler plus naturelles.

“Si vous concevez une trajectoire pour un appareil d’assistance robotique, une démarche satisfaisante doit non seulement être stable, mais aussi naturelle”, explique Amy Li, étudiante diplômée en informatique et systèmes neuronaux. Une trajectoire représente la manière dont les chercheurs souhaitent que la prothèse se déplace dans le temps.

“Une méthode de contrôle d’un robot consiste à décrire les mouvements souhaités de chacune des articulations”, ajoute Maegan Tucker, étudiante diplômée en génie mécanique et civil. Le robot dans ce cas est la prothèse de jambe. Les articulations du genou et de la cheville suivent leurs propres trajectoires respectives en réponse à la commande envoyée au moteur. “Notre appareil prothétique a deux articulations actionnées : le genou et la cheville. Ainsi, les mouvements et la vitesse souhaités de ces articulations au fil du temps sont ce que nous disons au robot de faire.”






Crédit : AMBER-Lab

Une découverte surprenante a été que la combinaison du HZD et des modèles musculaires a généré les allures de marche souhaitées plus rapidement que prévu. Forcer le modèle robotique à suivre les modèles de relations muscle-tendon ajoute des contraintes supplémentaires au problème d’optimisation de la génération de la marche, de sorte que l’on pourrait s’attendre à ce que le problème soit plus difficile à résoudre. Mais avec ces contraintes supplémentaires, une démarche de marche stable s’est développée après moins d’itérations du problème d’optimisation.

“Notre hypothèse est que le modèle combiné aide à guider le problème d’optimisation vers des solutions, qui conduisent à la marche naturelle”, explique Tucker. “En d’autres termes, les contraintes supplémentaires aident à orienter plus rapidement le problème d’optimisation vers des démarches stables et plus naturelles.”

Ce travail aide à combler le fossé entre les méthodes qui utilisent des algorithmes pour produire le mouvement de marche souhaité et le domaine de la biomécanique, qui ne se chevauchent généralement pas. La collaboration qui en résulte rapproche le laboratoire AMBER de la traduction du mouvement naturel en un dispositif d’assistance robotique comme une prothèse, avec des applications potentielles dans les dispositifs d’exosquelette corporel complet pour les personnes paraplégiques.


Une nouvelle technologie « ajuste » automatiquement les prothèses motorisées pendant la marche


Plus d’information:
Kejun Li et al, Natural Multicontact Walking for Robotic Assistive Devices via Musculoskeletal Models and Hybrid Zero Dynamics, Lettres IEEE sur la robotique et l’automatisation (2022). DOI : 10.1109 / LRA.2022.3149568

Fourni par l’Institut de technologie de Californie

Citation: Rendre la marche assistée robotique plus naturelle (7 juin 2022) récupéré le 7 juin 2022 sur https://techxplore.com/news/2022-06-robotic-natural.html

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